A systematic review of pharmacological therapies and their effectiveness on health-related quality of life outcomes in patients with juvenile-onset systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Juvenile-onset systemic lupus erythematosus (JSLE) presents with an aggressive course and high morbidity associated with disease and treatment. JSLE patients have a poorer health-related quality of life (HRQoL) when compared with age-matched patients with other rheumatologic disorders. We aim to summarize the impact of current pharmacological therapies on the HRQoL of JSLE patients. Search strategies were developed across seven databases. Randomized clinical trials (RCTs) and cohort studies comparing interventions to standard therapy, placebo or pre-post cohort comparisons for more than 4 weeks were included. The outcome included self-reported scales compared at baseline and a therapeutic time point. Risk of bias was evaluated by using the Cochrane risk of bias tool and the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. A total of 2812 articles were narrowed down to 309 for full-text screening. Four RCTs and one prospective cohort study, with a total of 634 JSLE patients, met the inclusion criteria. Four of the studies had a controlled intervention plus standard therapy compared with standard therapy alone or placebo. Multiple indices were used to evaluate HRQoL. These included the Pediatric Quality of Life Inventory, Childhood Health Assessment Questionnaire, Simple Measure of Impact of Lupus Erythematosus in Youngsters tool, Kids Fatigue Severity Scale and Child Depression Inventory. A single study reported a significant improvement while remaining studies reported no difference or failed to report the statistical analysis. Although HRQoL is significantly impaired in JSLE, evidence regarding its improvement is limited due to the small number of eligible studies, heterogeneity in scales, and HRQoL domains. A universal HRQoL questionnaire for JSLE needs to be established and used in both the research and clinical setting. All studies should adhere to reporting guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».